keras-perceptual_loss

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本文深入探讨了深度学习中的三种损失函数：L1、L2及感知损失(perceptual loss)。通过Keras实现这些损失函数，展示了如何在神经网络训练中应用它们，特别是在图像处理任务中，感知损失能够捕捉到更高级别的特征差异。

keras-perceptual_loss

L1, L2 Loss

def l1_loss(y_true,y_pred):
    return K.mean(K.abs(y_true-y_pred))

def l2_loss(y_true,y_pred):
    return K.mean(K.square(y_true-y_pred))

Perceptual Loss

def perceptual_loss(y_true, y_pred):  # y_true and y_pred's pixels are scaled between 0 to 255
    y_true = preprocess_input(y_true)
    y_pred = preprocess_input(y_pred)
    vgg = VGG19(include_top=False, weights='imagenet', input_shape=(256,256,3))
    loss_model = Model(inputs=vgg.input, outputs=vgg.get_layer('block3_conv3').output)
    loss_model.trainable = False
    return K.mean(K.square(loss_model(y_true)-loss_model(y_pred)))